Máster online análisis de datos

Máster online análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desarrollar un análisis de datos detallado mediante las técnicas y herramientas correctas puede reportarnos muchos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más eficientes y argumentadas, y sustentadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que ayuda a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar dificultades de eficiencia que requieren medidas.
• Mejor entendimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor conciencia del riesgo, ayudando a la implementación de acciones preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse a un golpe de vista, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha demostrado que disminuye los gastos y, por tanto, incrementa las ganancias.

En al actualidad, multitud de sectores usan el análisis de datos para extraer información que pueda ser usada como guía para decidir qué campañas desplegar teniendo en cuenta los resultados que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el Big Data también se encuentra presente en la docencia, siendo muy útil para escoger a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también es de gran utilidad en el mundo de los negocios para crear un buen ambiente entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales candidatos.

Máster online análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si lo que buscamos extraer datos relevantes, es indispensable que los estudiemos, para lo cual, tenemos la opción de usar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen presentarse de manera verbal y, en algunos casos, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y la forma más habitual de de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los investigadores estudian patrones comunes en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos suelen presentarse de manera numérica y se apoyan en resultados concretos.

En ambos casos, el Big Data lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente la información que el especialista ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que tener relación con el modo en el que tiene previsto estudiar y utilizarla. Pero también debe procurar que que los datos extraidos sean fiables y exactos. Para ello, la técnica más usada por los expertos son las encuestas virtuales, puesto que permiten un importante ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, Disponemos de diferentes procedimientos de Big Data que podemos implementar según qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, manipula e analiza los datos recopilados para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: intenta descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos para optimizar los procedimientos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se enfoca en la identificación y el uso de tendencias y patrones para definir estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

A la hora de hablar análisis de datos, es imprescindible saber cuál es la secuencia que debemos seguir para conseguir los insights más relevantes para nuestro estudio. Este proceso cuenta con cinco pasos básicos:

1. Determinar las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas más apropiadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Establecer los objetivos de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza la clase de datos que vas a necesitar.
   • Determina cómo evaluarlo: pensar en cómo medir los datos es igual de importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de evaluación desacreditará o apoyará el análisis en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta claramente establecida y sus prioridades de evaluación marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y el mecanismo de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de realizar un examen detallado de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra los datos teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y son capaces de superar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una deducción eficaz. Si es así, únicamente queda emplear los resultados para proyectar tus campañas.

Máster online análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para la mayoría de las empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como aquellas que no. La transformación digital de la información de los productos y consumidores ha generado una impresionante profusión de datos de gran relevancia para planificar campañas de negocios. Debido a ello, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente un requisito muy demandado.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos personales: tener la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos resulta muy útil para entender nuestros propios datos, la manera en que se utilizan y si debemos permitir o no que sean usados.
• Mejorarás tu perfil en la carrera tecnológica: independientemente del cargo que realices, saber manipular la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum será más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se toman se hacen respaldadas por datos reales. Por eso, aunque no quieras dedicarte exclusivamente a ello, sí es una excelente manera de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos para las empresas: los especialistas de datos son uno de los puestos más valorados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues poseen habilidades que les ayudan a recoger y analizar los datos, de manera que puedan agilizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de datos, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar e interpretar enormes volúmenes de datos con mucha exactitud.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más valoradas. Con lo cual, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la imaginación es crucial en este terreno. Un alo porcentaje del Big Data se enfoca en tener ideas creativas sobre cómo dar respuesta a una pregunta complicada o resolver un problema complicado. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los miembros de la plantilla puedan beneficiarse de ellos. Y es aquí donde entra en escena la visualización de datos, cuya función es convertir grandes volúmenes de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.